判断一组数据是否服从正态分布，可以通过以下方法综合判断：

一、图形法

1. 直方图

   • 绘制数据的频率分布直方图，观察是否呈现中间高、两侧低的钟形曲线，且左右对称。

   • 若数据集中在均值附近且分布均匀，可初步判断为正态分布。

2. QQ图（Quantile-Quantile Plot）

   • 将样本数据的分位数与理论正态分布的分位数对比，理想情况下点应沿45度直线排列。

   • 若点偏离直线，可能提示数据存在偏态或重尾特性。

二、统计检验法

1. 偏度与峰度

   • 计算数据的偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）：

     • 偏度=0表示对称分布，峰度=3表示与正态分布完全一致。

     • 偏度>0为正偏，峰度>3为尖峰态；偏度<0为负偏，峰度<3为平峰态。

   • 但需注意，偏度和峰度仅为参考指标，非绝对判断依据。

2. 正态性检验

   • Shapiro-Wilk检验 ：原假设为数据服从正态分布，p值>0.05可接受。

   • Kolmogorov-Smirnov检验 ：通过比较样本分布与正态分布的累积分布函数，D值接近0表示拟合良好。

   • Anderson-Darling检验 ：对正态分布的拟合优度进行评估，p值>0.05可认为符合正态分布。

三、其他注意事项

• 数据量影响 ：小样本数据可能无法准确呈现正态分布特征，建议结合大样本情况综合判断。

• 多方法验证 ：建议同时使用图形法和统计检验法，相互验证结果可靠性。

通过以上方法，可全面评估数据是否近似正态分布。若需进一步处理（如数据转换），可参考相关统计软件（如SPSS、Python）的函数实现。